Как можно посчитать корреляцию между всеми парами с помощью нейронной сети?
Вот так в лоб, даже и не вижу смысла применения нс для построения корреляционной матрицы... Слишком "примитивная" задача)
Возможна ли некая нелинейная корреляция?
В идеале необходимо получить некие функции корреляции каждой из пар по отношению к друг другу. На входе должны быть только цены.
На выходе значение от 0 до 1 которое показывает насколько коррелируют пары между собой в конкретный данный момент.
Корреляция возможно обучается с прицелом на будущее. То есть насколько коррелирует то, что после того, как какая-то пара сделает движение вверх другая тоже сделает движение вверх.
Работать уже с полученными данными.
То есть второй классификатор обучается не на наборе индикаторов и т.д., а на наборе выходных значений корреляционных функций для каждой из пар.
Второй классификатор (или вторые классификаторы) обучаются отдельно для каждой пары.
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Подскажите пожалуйста. Вот возникла идея и необходимость.
Как вообще посчитать корреляцию с помощью нейронной сети и какие сети для этого лучше использовать?